Explainable Recommendation (Foundations and Trends (R) in Information Retrieval)
Yongfeng Zhang (author) & Xu Chen (author) yazarının Explainable Recommendation (Foundations and Trends (R) in Information Retrieval) kitabı da dahil olmak üzere birçok dosya aşağıdaki bölümleri de içerebilir:
- imza dosyası: çeşitli varlıklar için dijital imzalar içerir.
- şifreleme.xml: yayımlama kaynaklarının şifrelenmesiyle ilgili bilgileri içerir. (Yazı tipi gizleme kullanılıyorsa bu dosya gereklidir.)
- meta veriler: kapsayıcı hakkında meta verileri depolamak için kullanılır.
- haklar: Explainable Recommendation (Foundations and Trends (R) in Information Retrieval) kitabının dijital haklarıyla ilgili bilgileri depolamak için kullanılır.
XHTML içerik belgeleri ayrıca zengin meta verilerle Explainable Recommendation (Foundations and Trends (R) in Information Retrieval) kitap işaretlemesine açıklama ekleme olanakları içerir, bu da onları hem işleme hem de erişilebilirlik amaçları için anlamsal olarak daha anlamlı ve kullanışlı hale getirir.
E içerik belgeleri, bir yayının okunabilir içeriğini tanımlayan ve ilgili medya varlıklarına (görüntüler, ses ve video klipler gibi) bağlantı veren XHTML (HTML5 profili tarafından tanımlanır) veya SVG belgeleri vb.'dir.
yazar | Yongfeng Zhang (author) & Xu Chen (author) |
---|---|
Boyutlar ve boyutlar | 15.6 x 0.61 x 23.39 cm |
Tarafından yayınlandı | 30 Mart 2020 |
30 Mart 2020 Kolektif 15 x 0,4 x 22 cm Vismont Studios Philip M. Parker Ph.D 5 Ocak 2017 21,6 x 1,9 x 27,9 cm Prof Philip M. Parker Ph.D. 15,2 x 0,6 x 22,9 cm 1 x 15 x 21 cm 21,6 x 1,7 x 27,9 cm 20 Kasım 2020 Lina Scatia 3 Ocak 2017 Maya Violet 21 Ocak 2019 13 Şubat 2020 21,6 x 2 x 27,9 cm
okumak okumak kayıt olmadan
yazar | Yongfeng Zhang (author) & Xu Chen (author) |
---|---|
isbn 10 | 1680836587 |
isbn 13 | 978-1680836585 |
Yayımcı | Now Publishers |
Boyutlar ve boyutlar | 15.6 x 0.61 x 23.39 cm |
Tarafından yayınlandı Explainable Recommendation (Foundations and Trends (R) in Information Retrieval) | 30 Mart 2020 |
Explainable recommendation attempts to develop models that generate not only high-quality recommendations but also intuitive explanations. It tries to address the problem of why: by providing explanations to users or system designers, it helps humans to understand why certain items are recommended by the algorithm, where the human can either be users or system designers. Explainable recommendation helps to improve the transparency, persuasiveness, effectiveness, trustworthiness, and satisfaction of recommendation systems, and facilitates system designers for better system debugging. In recent years, a large number of explainable recommendation approaches have been proposed and applied in real-world systems. This survey provides a comprehensive review of the explainable recommendation research. The authors first highlight the position of explainable recommendation in recommender system research by categorizing recommendation problems into the 5W (what, when, who, where, and why). They then conduct a comprehensive survey of explainable recommendation on three perspectives: (1) a chronological research timeline of explainable recommendation; (2) a two-dimensional taxonomy to classify existing explainable recommendation research; (3) a summary of how explainable recommendation applies to different recommendation tasks. The authors also devote a section to discuss the explanation perspectives in broader IR and AI/ML research and end the survey by discussing potential future directions to promote the explainable recommendation research area and beyond.
En son kitaplar
benzer kitaplar
Maximalism and Visual Delight: Jeanne Leighton-Lundberg Clarke and Contemporary Genre Painting
okumak kayıt olmadan
Maximalism and Visual Delight: Jeanne Leighton-Lundberg Clarke and Contemporary Genre Painting
okumak kayıt olmadan